一. 简介
对图片做高斯模糊，有非常多的方法
高斯模糊的计算量很大，为减少计算时间，有两种优化途径：
1.使用render script，并对高斯算法做优化
2.使用jni，在c层对图片做处理
后者的优点是兼容android 1.x，前者只能在android 2.2以上版本才能运行
对我们来说，使用render script就好了
注意:模糊半径,根据原图尺寸设置,一般设置为原图尺寸的15%-30%效果比较好,例如
原图大小 540*960px radius = 50px radius = 100px
原图大小 200*200px radius = 20px radius = 40px radius = 60px
二. 类介绍
即使是使用render script，做高斯模糊的方法也有很多种，
在此，推荐两种方法：
1.使用google原生代码中的高斯模糊类ScriptIntrinsicBlur，radius 范围为 1-25px
2.使用 kikoso 整理的stack 高斯算法，radius 范围为 1-254px
我对这两种方法都做了封装，方便大家调用，一共提供了三个类，
RSGaussianBlur（使用google原生代码中的高斯模糊类ScriptIntrinsicBlur）
RSStackBlur_kikoso（使用 kikoso 整理的stack 高斯算法）
这两个类都implement了IBlur 接口，
publicinterfaceIBlur {
/**
* 给定一个bitmap，以及模糊半径，对图片做模糊后返回一张模糊后的bitmap
* 一般来说，返回的bitmap与给定的bitmap不是同一个，你必须自己回收这个新的bitmap
* 因为render script限制，返回的bitmap宽度会是4的倍数，
* 例如，如果原图宽度为202px，返回的bitmap宽度为200px
*/
publicBitmap blur(intradius, Bitmapin);
/**
* 给定一个bitmap，以及模糊半径，对图片做模糊后返回一张模糊后的bitmap
* 一般来说，返回的bitmap与给定的bitmap不是同一个，你必须自己回收这个新的bitmap
*@paraminSampleSize 如果大于1，先压缩原图，然后做模糊，返回的新bitmap大小比原图小，
* 如果小于等于1，则忽略该参数
* 例如，inSampleSize 为 4，新建一个bitmap，宽高各为原图1/4，并将宽度调整为4的倍数，
* 同时使用新的模糊半径 radius/4， 对新bitmap 做模糊后返回这个新bitmap
* 使用这个类有两个好处：
* 1. 反正是模糊图，先压缩再模糊，效果基本一样，但是时间消耗大量减少，建议 inSampleSize为4
* 例如，原图宽度小于1080px，inSampleSize为4，原图宽度到达1440px，取6或8
* 2. 对RSGaussianBlur类，可使用blur(100,in, 4);，从而突破了半径不能超过25px的限制
*/
publicBitmap blur(intradius, Bitmapin,intinSampleSize);
/**
* 使用完类后，必须调用该方法释放render script资源，
* 否则每次new一个新对象，有增加1个新的render script线程和占用一堆资源
* 至于返回的bitmap，由你自己管理，在此并没有去释放那个bitmap
*/
publicvoidrecycle();
/**
* 获取你上次调用 blur() 所花的时间
*/
publiclonggetTimeMs();
}
在模糊半径比较小的时候，你随便用哪个类都可以，
但是，如果模糊半径太大，你又不希望原图压缩太多的话，使用RSStackBlur_kikoso 更合适
例如，原图大小为1920*1080，模糊半径为100，使用这两个没什么区别
但是，1）如果原图为100*100，模糊半径为100，如果使用RSGaussianBlur，则必须设置inSampleSize参数为4，
即先将原图压缩为 24*25 的小图，然后做模糊，这将导致模糊出来的效果很差，因为压缩图太小，细节全没了
这种情况下必须用RSStackBlur_kikoso，设置inSampleSize参数为1，即不要压缩原图，反正它很小
三 类文件和用法
1.将下面压缩包中的几个文件copy到你的目录下
并修改各个类的import为你的包名，
最后将stackblur_kikoso.rs文件中的
#pragmarsjava_package_name(com.monster.blur.algorithm)
修改为：
#pragmarsjava_package_name(你自己的包名)
2.在代码中调用即可
IBluriBlur=newRSGaussianBlur(this); 或IBluriBlur=newRSStackBlur_kikoso(this);
intradius= 60;
Bitmapin= ...;
intinSampleSize= 4;
iBlur.blur(radius,in,inSampleSize);// 在调用 iBlur.recycle()之前，可反复使用blur()函数
iBlur.recycle();
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